Анализ устойчивости и чувствительности имитационной модели

Весьма близким к проверке адекватности ИМ являются вопросы анализа ее устойчивости и чувствительности.

Под устойчивостью модели понимается способность сохранять адекватность при исследовании эффективности системы во всем возможном диапазоне рабочей нагрузки, а также при внесении контролируемых изменений в конфигурацию исследуемой системы. Отсутствие устойчивости характеризуется появлением аномальных выходных результатов моделирования в ответ на незначительные изменения входных воздействий.

Универсальной процедуры проверки устойчивости не существует. Здесь, так же как и в предыдущем случае, разработчик вынужден прибегать к методам «для данного случая», частичным тестам и здравому смыслу. Наиболее общим приемом является анализ неких эвристически выбранных инвариантов, описывающих поведение системы, которые должны анализироваться до и после внесения контролируемых изменений. В этом плане также весьма эффективным является применение методов математической статистики для анализа выходных реакций системы. При статистической оценке устойчивости модели в качестве используемого инварианта может быть рассмотрена гипотеза о сохранении свойств выходных реакций модели. Например, эта гипотеза может быть сформулирована следующим образом: при изменении параметров рабочей нагрузки или структуры модели вид закона распределения результатов моделирования должен остаться неизменным.

Чувствительность модели – свойство, отражающее степень влияния изменений входных параметров на выходные реакции ИМ и позволяющее судить о возможности исследования тех или иных закономерностей поведения системы. Отсутствие чувствительности к некоторым из входных параметров свидетельствует об ограниченных возможностях исследования системы на модели. Возникает задача оценивания чувствительности модели к вариациям каждого из параметров рабочей нагрузки и внутренних параметров системы.

Наиболее простым подходом здесь является определение разброса реакций модели в рабочем диапазоне возможных значения каждого входного параметра при фиксируемых средних значениях остальных параметров. В частности, оцениваются результаты моделирования, получаемые при граничных (максимальном и минимальном) значениях исследуемого входного параметра. Пара граничных входных значений и соответствующая им пара откликов модели нормируются относительно своих средних значений. В результате получаются две величины, одна из которых характеризует относительное среднее приращения входного параметра в диапазоне его рабочих значений, а другая соответствующее ей относительное среднее приращение выхода имитационной модели. Эти величины и позволяют судить о чувствительности модели по отношению к данному входному параметру на фоне всех остальных.